( R9 i6 r; o$ J* ^; |0 X
, N3 g8 u" _& F7 y〖课程介绍〗
2 x) J1 s& L3 M; L. r目前NLP非常火爆，本课程以聊天机器人为案例，使用TensorFlow作为训练框架，并以Android APP为载体从0开始带领大家搭建一个聊天机器人应用并部署。重点讲解NLP与深度学习相关领域知识点，并通过实际的项目快速上手，使同学们能够举一反三，更好的运用到实际工作中。& H1 ~3 N; m n+ \1 G
& w; K; t3 A# _/ Y4 ]0 M4 K〖课程目录〗
7 M8 m, m" c7 l4 m7 k7 m0 X% ]4 X第1章 课程导学0 @. L6 `' o% U' N v
1-1 课程导学 (12:34)- j2 M" W7 d+ F+ W
m" l; k. ~ s0 g0 w4 H2 _
第2章 基础知识, Q! J: V. f, a% L9 x
2-1 什么是TensorFlow (10:24)
( b9 E7 C2 g; D6 y% \2-2 张量、图、会话 (06:17)
' P$ B2 z2 x; |) W2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37)
+ Y) O5 U- s3 f# R* b2-4 Android操作系统 (16:19)0 a; Z& O2 K2 I5 C
2-5 Java安装 (10:15)5 B a( A0 R {" N, ?
2-6 Java环境搭建 (02:40)
. K$ b. ~' g/ d/ x0 @) k2-7 Android安装及运行 (10:39)
1 g z4 I& ?5 o6 e2 C2-8 第一个Android程序 (05:34)
, J, L1 `" u8 m2 b2 b8 A1 j0 q
6 C( X9 m5 x0 M. ]' T第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）
% W3 [7 C6 W) m& U w3-1 常用模型 (10:15)" s( k8 ~8 X6 I6 E8 v
3-2 BP神经网络 (10:53)
( ~' @0 C& }2 i0 O3-3 循环神经网络（1） (06:58)8 _. g7 r# Y& W* W9 J B2 q
3-4 循环神经网络（2） (06:07)
+ H5 J+ M) l! k+ G& ?+ l3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)
. G+ E ]) E- Y/ H3 U3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)
+ O k) n# } a/ u' }# K3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)$ u. c) h- s9 `
3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
6 H* h2 v# O9 [; P7 C
" J( O: k' P7 L6 W: t8 B/ J, Z& S第4章 NLP基础( O) D+ v1 j b4 d) u. ^& N2 A5 k1 [
4-1 NLP基础 (04:19)
8 c" L3 m; |( S: V j/ w3 p, R4-2 分词技术 (05:29), [# K4 I4 `$ _1 a$ x
4-3 词性标注 (08:34)
" i: L) s8 B( U i4-4 命名实体识别 (08:25)+ z) i9 |" \" c* I5 [" n; w: ^2 a
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
. O) i7 j" w9 t+ l, Y4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)
' z0 H/ u2 f( ?3 n8 Q6 M% n4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)% N! P9 s# r. V4 O
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37) J3 w; _ o; @0 [
4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)% M/ F, O" B# ^
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)5 |5 O. n) _( V# {& P6 X0 \
4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
5 @! d/ Z# u) |, V2 I1 \
f/ c4 M5 R, q9 z" L# g第5章 文本处理方法) V: ]! B0 s2 W. {& E( x4 u& h
5-1 语料的获取与处理 (15:19); J9 @( C7 e* T. i( \% d
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
7 T' Z) X0 @3 d( R; b7 j2 ^/ G5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)
& |7 g: O: y' C7 j& `5 @5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
. ~$ H. |% H) N* F4 B- r, k" Q5-5 词向量与Word2vec (07:26). Z+ f4 m0 [( u6 u+ J+ I
5-6 文本处理方法 (11:39)
1 h0 d( f0 l0 Y# b2 X$ s& \& A/ ]
- q- h* V. X3 |2 J第6章 实战之聊天语料处理3 V0 C; J8 P- U9 q% o
6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)0 q& G+ w" \) t
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
4 y4 }+ |1 [& A6 }% x1 F1 Q6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)
' J' g! {5 J M3 S, }: L6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)- @' B" k- Y6 Y4 R ?( d
6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
3 G9 u( T# ^; J6 c# ?6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)' ^% L( U4 Q) c1 h: U1 {
6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)% j& G7 C+ x' J& w \
6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
* \' S1 S) M# ` c3 P& |1 h) z6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)1 O) F; x. M0 ~: v: y
6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)
* n; b) k/ B" L5 @! T) o; d; J# u6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)
$ t+ y/ {- A9 b. \% V( s9 x6-12 语料处理实战小结 (11:36)0 J$ Y* \! u- G6 `
7 ^6 v. p7 f% d) ]7 c8 C1 I第7章 聊天机器人原理, C# F& f4 f6 U/ x
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)0 x% y4 E, ]* [. K: @/ ^2 d
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35): f. r8 Q# Y4 m7 d9 P3 i9 `
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46) _+ r7 }' L3 h( ^
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
) O6 c7 Z* m& F: _9 D. N
2 {3 \7 `3 k/ x k6 _( u6 I0 d* Q第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理$ B& u( C0 W# }9 z, y. n# T4 k
8-1 线程处理（1） (09:15)$ }" y W- Y, G" h
8-2 线程处理（2） (10:10)) T4 j( g" Y# }) {- `+ v$ V4 X
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41)9 K; f" I4 I* s7 k3 e* C; N
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
1 C6 y, i7 d5 M8 q0 k( B L8-5 数据操作 转换长度 (07:39)
+ E- G; _1 r5 g8 n% Z8-6 batch_flow（1） (07:28)
# S7 j$ A* M: R L! Y( T8-7 batch_flow（2） (05:49)
& q( p8 |" h. Z2 D0 q8-8 batch_flow（3） (14:43)
7 z; }6 Z# o ^3 }1 s3 ]& d8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58)
3 q; C+ A }9 ^: z( V2 l8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)$ ]4 Q% y( \# C% ^1 u
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
$ B2 j- @7 ~! L8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50)
5 E1 m$ g: e( B: n+ p8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)
) Y7 _4 K! J( e- z7 g/ |/ Z) b
' E$ P' s9 q/ l- U3 o) V第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写5 P5 Z, T4 a' G3 [
9-1 基本流程介绍 (10:37)! ?8 {& m3 P% z; X$ z: u- U! g
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)$ r4 x2 i6 ]9 x3 K9 K: c
9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)- u' {+ a! O1 h3 z; {. y
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
* I6 Z2 ~" I' }$ Q' c3 Z9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15)$ j) k' ]/ R/ l0 S! a' e# K, T
9-6 构建模型（1） (06:43)5 v; D. p9 ?% A' A# _7 D
9-7 构建模型（2） (08:38)) k, H& b* ?4 t+ v" ^: y
9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
) u# Y. D3 l2 s* b ]" U9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)+ \# v/ q2 S# l9 @! ]" w) d4 M( Y) U
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)6 T6 w* z4 M8 ^
9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
' A* _" s' x" k( T |9-12 构建解码器（1） (08:28)3 w, K% [5 W. \4 K! [
9-13 构建解码器（2） (09:22)
- v4 z6 l+ [3 z! s Q5 l9 q) p1 {9-14 构建解码器（3） (07:36)* _* W7 l6 }% b. K2 A3 e
9-15 构建解码器（4） (09:19)' @: E4 q6 h5 h
9-16 构建解码器（5） (10:59)! k! V" w5 Y7 f" L) z" S
9-17 构建解码器（6） (09:28)
/ c8 n$ n$ q0 R; r9-18 构建解码器（7） (14:52)) f I5 w p2 e0 \, s8 I% D$ I
9-19 构建解码器（8） (17:02)
- v- c2 y; L# Y9-20 构建优化器（1） (09:56)+ c8 a: M! K. }: X" c/ q! z
9-21 构建优化器（2） (08:48)
7 l* p) G7 l+ J# x& N2 |( Q9-22 构建优化器（3） (06:01)( Z2 ]/ L `& E
9-23 输入检查 (11:51)
4 o+ q9 w8 S# b+ o2 W/ z9-24 训练模型 (11:59)" q. p' W V5 j3 T
9-25 预测模型 (07:22)% N% j7 W ~1 C; b, q( ] T- A
$ G5 G6 ?) q8 g! u" n$ d( O( V M+ e; ~
第10章 聊天机器人模型的训练和验证: Z. x: w6 {9 Z) R, F# R
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)) D9 f( A# F- T7 ?
10-2 第一种模型训练（2） (13:28)
% z+ ?; g+ S8 H1 C1 T1 Q10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
) Z3 w- O- \8 E) N/ ?2 C! B. W- V10-4 第一种模型训练（4） (14:49)
! v+ Z7 ?2 n/ c+ ~10-5 第一种模型训练（5） (25:35)3 e$ p+ s4 W7 F1 H
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)! |0 w, {6 I" U; ]
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)% c3 T5 h3 ^. |, Q+ A7 ~$ m! E
10-8 第二种模型训练（3） (05:34)
% B9 ]' j2 D9 F- {+ {& @10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)
: ^! \; q! q* t" C; Z) ]; r* L( ]+ p; k; H3 K9 ^8 q$ Q! K: p9 _
第11章 Android的打包与发布
7 l" k* L; j, `! E( ?# H& C' G/ g11-1 新建项目 (07:49)
( ]1 ?4 `! s% u- E! E) f11-2 代码结构讲解 (17:15)
: r% z+ M2 o$ N11-3 私有变量的定义 (12:25)& K; N7 @2 ?" y" }1 r
11-4 参数初始化 (11:54)5 ~9 |3 u6 u2 _+ m5 K
11-5 听写UI监听器 (19:18)
6 X; E d3 D# |: K; S11-6 合成回调监听器 (05:58)
. N5 P# M: I) m& B D11-7 听写监听器 (27:14)' V8 I" f% k% j9 {' C
11-8 语音合成参数设置 (08:59)$ [8 p9 Q% H9 y
11-9 完善项目 (21:32)1 G( t7 b8 r( c3 b3 |; O6 M
11-10 打包发布 (07:15)
4 q% M* r e: u
7 S' T2 K# }: g2 p8 J: y. a〖下载地址〗1 P5 h) V) j0 {
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